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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Hands-On Reinforcement Learning with Python: Master reinforcement and deep reinforcement learning using OpenAI Gym and TensorFlow
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1788836529
ISBN 13: 9781788836524
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: good

Acerca de

Sinopsis

A hands-on guide enriched with examples to master deep reinforcement learning algorithms with Python

Key Features:

Your entry point into the world of artificial intelligence using the power of Python
An example-rich guide to master various RL and DRL algorithms
Explore various state-of-the-art architectures along with math

Book Description:

Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. Hands-On Reinforcement learning with Python will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms.

The book starts with an introduction to Reinforcement Learning followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms and concepts, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. This example-rich guide will introduce you to deep reinforcement learning algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many more of the recent advancements in reinforcement learning.

By the end of the book, you will have all the knowledge and experience needed to implement reinforcement learning and deep reinforcement learning in your projects, and you will be all set to enter the world of artificial intelligence.

What You Will Learn:

Understand the basics of reinforcement learning methods, algorithms, and elements
Train an agent to walk using OpenAI Gym and Tensorflow
Understand the Markov Decision Process, Bellman's optimality, and TD learning
Solve multi-armed-bandit problems using various algorithms
Master deep learning algorithms, such as RNN, LSTM, and CNN with applications
Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game
Teach agents to play the Lunar Lander game using DDPG
Train an agent to win a car racing game using dueling DQN

Who this book is for:

If you're a machine learning developer or deep learning enthusiast interested in artificial intelligence and want to learn about reinforcement learning from scratch, this book is for you. Some knowledge of linear algebra, calculus, and the Python programming language will help you understand the concepts covered in this book.

Rese�a del editor

A hands-on guide enriched with examples to master deep reinforcement learning algorithms with Python

Key Features

Enter the world of artificial intelligence using the power of Python
An example-rich guide to master various RL and DRL algorithms
Explore various state-of-the-art architectures along with math

Book Description

Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence (AI). Hands-On Reinforcement Learning with Python will help you master not only basic reinforcement learning algorithms but also advanced deep reinforcement learning (DRL) algorithms.

The book starts with an introduction to reinforcement learning followed by OpenAI Gym and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms and concepts, such as Markov decision process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. This example-rich guide will introduce you to deep reinforcement learning algorithms, such as dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many more of the recent advancements in reinforcement learning.

By the end of this book, you will have all the knowledge and experience needed to implement reinforcement learning and deep reinforcement learning in your projects, and you will be all set to enter the world of artificial intelligence.

What you will learn

Understand the basics of RL methods, algorithms, and elements
Train an agent to walk using OpenAI Gym and Tensorflow
Understand Markov decision process, Bellman's optimality, and temporal difference (TD) learning
Solve multi-armed bandit problems using various algorithms
Master deep learning algorithms, such as RNN, LSTM, and CNN with applications
Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game
Teach agents to play the Lunar Lander game using DDPG
Train an agent to win a car racing game using dueling DQN

Who This Book Is For

Hands-On Reinforcement Learning with Python is for machine learning developers and deep learning enthusiasts interested in artificial intelligence and want to learn about reinforcement learning from scratch. Some knowledge of linear algebra, calculus, and the Python programming language will help you understand the concepts covered in this book.

Table of Contents

Introduction to Reinforcement Learning
Getting Started with OpenAI and Tensorflow
Markov Decision Process and Dynamic Programming
Gaming with Monte Carlo Tree Search
Temporal Difference Learning
Multi-Armed Bandit Problem
Deep Learning Fundamentals
Deep Learning and Reinforcement
Playing Doom With Deep Recurrent Q Network
Asynchronous Advantage Actor Critic Network
Policy Gradients and Optimization
Capstone Project Car Racing using DQN

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

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Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tiene derecho a cancelar este contrato en un plazo de 14 d�as por cualquier motivo.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Greenworld Books, 3703 avenue e, 76011, arlington, Texas, U.S.A., de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Greenworld Books, 3703 avenue e, 07072, CARLSTADT, New Jersey, U.S.A., sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (Greenworld Books, 3703 avenue e, 76011, arlington, Texas, U.S.A.)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

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